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2年10月21天

深度学习1:生成模型的输入数据集和可视化

本文讲的是手动生成数据,可视化生成的数据,以及可视化模型训练之后的数据。附有代码和解释。生成点数据和绘制散点图可视化绘制机器学习模型预测之后的结果对npmeshgrid方法的解释附录先上效果图: 图一:绘制双月亮型的散点图 图2-2:显示线性模型的逻辑回归分类的结果 图二:绘制双圆形散点图。 图2-2: 可视化分类结果 图三:绘制多聚类散点图 图3-3:可视化分类结果

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目录0 程序环境与所学函数1 自定义图像2 三种常见图像相互转换3 通道分离与合并4 两图像的加减乘除5 图像线性变换和非线性变换​6 图像融合0 程序环境与所学函数本章程序运行需要导入下面三个库,并定义了一个显示图像的函数import cv2 as cvimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdef show(img): if img.ndim == 2: plt.imsho